MODIS温度变化率与AMSR-E土壤水分的关系的提出与降尺度算法推广

• 作 者: 王安琪 施建成 宫辉力
• 机 构: 首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地,北京100048;中国科学院遥感应用研究所,北京,100101
• 出 处: 第三届微波遥感技术研讨会
• 发表日期: 2012年8期
• 关键词: 被动微波 土壤水分 地表温度 瞬时变化 幂指数函数 降尺度

　　土壤水分是控制陆地和大气间水热能量交换的一个关键参数，同时也是陆面生态系统水循环的重要组成部分。不同的遥感平台提供不同时间和空间尺度的土壤水分，并且具有独特的优势与不足。被动微波数据较热红外、主动雷达数据而言，更能精确的反演地表土壤水分。被动微波数据对土壤水分信息敏感，重返周期在1到3天，可以捕捉到土壤水分的时间变化信息，但是其空间分辨率较低(25km-40km)，一般适用于大尺度研究。星载可见光/热红外数据可以达到中等分辨率到高分辨率(100m-1km)，但是其可能受到天气条件限制，并且对土壤水分的敏感性不够理想。为了克服上述问题，目前一些研究将被动微波数据和光学数据结合，目的在于同时提高时间和空间分辨率，并且得到可靠的土壤水分，这些方法主要围绕着太阳同步卫星的瞬时地表温度和植被指数信息，并结合经验模型、物理模型展开，而温度变化信息则相对较少被使用。依据土壤热惯量理论，由于水的高比热容与高汽化热特性，在地表接收的净辐射通量相近的情况下，土壤水分较高区域的地表温度变化较慢，土壤水分较低区域的地表温度变化较快，因此本文提出了通过地表温度变化速率推测土壤水分的方法。作者通过对地表温度日变化的正弦曲线拟合，利用AQUA、TERRA两卫星MODIS传感器每日四次过境时获取的地表温度数据计算下午1：30时刻的地表温度瞬时变化速率。利用被动微波辐射计AMSR-E土壤水分和MODIS地表温度，植被指数产品，作者探讨了地表温度变化率和土壤水分的关系。选择美国中部平原地区作为研究区，借鉴地表温度Ts和归一化植被指数NDVI的特征空间理论，构造了温度变化率和土壤水分的三角形特征空间。随着地表温度变化率的增加，土壤水分的阈值缩窄，同时土壤水分的数值降低。由此提出了变温植被指数，并指出该指数与土壤水分呈稳定的幂指数函数关系，建立了土壤水分与温度变化率的经验定量模型。之后作者通过上述函数关系和高分辨率MODIS数据，实现了AMSR-E土壤水分数据的降尺度。使用SMEX02数据对通过模型计算得出的1km分辨率土壤水分数据进行了验证，验证结果表明，通过土壤水分-地表温度瞬时变化速率模型计算得出的1km分辨率土壤水分数据较为准确，可有效反映研究区内的土壤体积含水量状况。同时，作者还提出了利用多年度同一天地表温度数据叠加建模的方法，以解决数据缺失导致的模型精度下降问题。